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Economía Vol. XXXIII, N° 66, semestre julio-diciembre 2010, pp. 89-127 / ISSN 0254-4415
Vulnerabilidad en el empleo, género
y etnicidad en el Perú
Cecilia Garavito Masalías*
RESUMEN
El objetivo de esta investigación es analizar la vulnerabilidad en el empleo de la fuerza laboral
urbana, por etnicidad y por género, para el período 2004-2006. Definimos vulnerabilidad en el
empleo como la probabilidad de que la situación laboral de un trabajador empeore respecto a
su situación inicial. Empleando los datos del panel urbano 2004-2006 de las ENAHO (INEI),
encontramos que las mujeres, los trabajadores indígenas, los jóvenes, los trabajadores mayores
de 45 años, y aquellos con menor educación son los grupos con mayor probabilidad tanto de
dejar la fuerza laboral como de ver reducida la calidad en su empleo. La educación de calidad es
importante para reducir estos tipos de vulnerabilidad.
Palabras clave: empleo, vulnerabilidad, calidad del empleo, género, etnicidad
Clasificación JEL: J600, J630, J710
ABSTRACT
The objective of this research is to analyze the vulnerability in employment of urban labor force,
by ethnicity and by sex, for the period 2004-2006. We define vulnerability in employment as the
probability that the labor market status of a worker worsens regarding his past situation. By means
of the ENAHO (INEI) panel urban data for 2004-2006, we find that women, young people,
workers older than 45 years old, and those with less education are most vulnerable to leaving the
labor force, or to losing the quality of their job. Education of good quality is important to reduce
these vulnerabilities.
Keywords: employment, vulnerability, job quality, gender, ethnicity
* Profesora principal del Departamento de Economía de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Agradezco los comentarios de tres árbitros anónimos, uno de ellos del Consorcio de Investigación Económica y
Social, los comentarios de Luis García, colega del Departamento, así como los comentarios y sugerencias de
los asistentes al Seminario Anual CIES 2009, y a la Tercera Conferencia de Economía Laboral. Finalmente,
agradezco el eficiente apoyo de Carolina García Salas, alumna de la Maestría en Economía de la Pontificia
Universidad Católica del Perú y asistente de investigación del proyecto. Los errores que subsistan son, como
es usual, responsabilidad mía.
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1. INTRODUCCIÓN
El objetivo de este artículo es analizar la vulnerabilidad en el empleo, definida como
aquellas transiciones de empleo que reducen el bienestar del trabajador, tomando además en cuenta los efectos del género y de la etnicidad sobre dichas transiciones. La
vulnerabilidad en el empleo afecta la productividad del trabajador y puede ser un factor
de insatisfacción para este. La existencia de discriminación y de exclusión por etnicidad
y por género son elementos que agravan este problema. Si bien existen estudios sobre el
tema de transiciones de empleo, tanto a nivel nacional como para Lima Metropolitana,
la vulnerabilidad en el empleo solamente ha sido estudiada a nivel de Lima Metropolitana, y no se ha desagregado el análisis por regiones o para los grupos más vulnerables. Es
por esto que en este estudio proponemos un análisis a nivel nacional urbano, tomando
en cuenta la etnicidad y el género.
Los estudios sobre el desempleo y la calidad del empleo son dos caras de una misma
moneda, sobre todo en los últimos años, donde si bien el empleo crece, la mayor parte
de puestos de trabajo son de baja calidad (Yamada y Chacaltana 2007, Flores y Calisaya
2008). El crecimiento de la economía, condición necesaria para el crecimiento del
empleo, no garantiza que este genere ingresos que permitan alcanzar niveles mínimos de
bienestar. Es por ello que la literatura ha dado un giro hacia el análisis de las transiciones
del empleo, lo cual nos permite una compresión de la dinámica de los procesos de salida
hacia el desempleo o hacia a la inactividad, así como de caída en calidad del empleo
(Chacaltana 2001a, 2001b; Herrera e Hidalgo 2002; Herrera y Rosas 2003).
La relación positiva entre empleo y producto es fundamental para que el crecimiento
se traduzca en bienestar. Estudios a nivel de Lima Metropolitana nos muestran que el
crecimiento del producto lleva a un aumento del empleo (Dancourt 1999, Garavito
2003 y Verdera 2006), aunque factores estructurales, como la sobrepoblación1 y la heterogeneidad tecnológica, debilitan la conexión. Sin embargo, un aumento del empleo
no mejorará el bienestar si dicho empleo es precario y/o los salarios reales son bajos. En
los estudios recientes sobre el empleo en provincias del Perú se encuentra que el crecimiento ininterrumpido del producto, y a tasas altas, se ha traducido en un aumento del
empleo registrado, el cual ha crecido en 31% en los últimos cinco años2 (Chacaltana
2007, Yamada y Chacaltana 2007). Una parte importante de este empleo es de baja
calidad, si bien existen también empresas cuyo trato con los trabajadores es respetuoso
de los derechos laborales (Flores y Calisaya 2008, Yamada y Chacaltana 2007). Por otro
lado, la tasa de desempleo abierto es baja y fluctúa muy poco con respecto al ciclo, lo
1
Entendemos por sobrepoblación a la incapacidad del sector moderno de la economía de emplear a toda
la fuerza laboral a un salario superior al de subsistencia; sobre esto véase Figueroa (2003).
2
El empleo registrado es aquel reportado al Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo por las empresas con diez y más trabajadores. Las ciudades donde más ha crecido el empleo son Ica, Madre de Dios,
Tumbes y Moquegua.
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cual induce erróneamente a pensar que el desempleo no es un problema en el mercado
laboral peruano3. Esta relativa estabilidad se debe a que la fuerza laboral es pro-cíclica
(Garavito 2001, 2003)y a que la mayor parte de los trabajadores despedidos que no
encuentran empleo rápido, salen del mercado y dejan de formar parte de la fuerza laboral (Chacaltana 2001a, 2001b)4.
Es así que ante la limitada información que nos da la tasa de desempleo abierta, se
pasa al análisis de las transiciones de empleo, el cual nos permitirá una mejor comprensión del ajuste cualitativo y cuantitativo del mercado de trabajo. En el caso de los estudios
sobre las diferencias en los ingresos y en el nivel de empleo, tanto por género (Garavito,
Vattuone y Solorio 1997, Garavito 1999, Anderson y León 2006, y Atal, Ñopo y Winder
2009) como por etnicidad (Ñopo, Saavedra y Torero 2004, Ñopo, Saavedra, Torero y
Moreno 2004, Figueroa y Barrón 2005, Paredes 2007; y Barrón 2008, Atal, Ñopo y
Winder 2009), estos no son nuevos en la literatura académica peruana; ser mujer y tener
características indígenas usualmente está asociado a bajos ingresos, empleo de baja calidad y discriminación. Asimismo, la vulnerabilidad a la pobreza y al empeoramiento de
las condiciones laborales es en general mayor para las mujeres que para los varones.
Entonces nuestro objetivo será el análisis de la vulnerabilidad en el empleo de la
fuerza laboral urbana, tomando en cuenta la etnicidad y el género, para el período 200420065. Trabajamos solamente con el sector urbano ya consideramos que las características
del mercado de trabajo en el sector rural son cualitativamente distintas y requieren un
estudio aparte. Definimos vulnerabilidad en el empleo como la probabilidad de que
la situación laboral de un trabajador empeore relativamente a su situación inicial6; la
situación de un trabajador empeora si queda desempleado, si pasa a la inactividad, o
si sus condiciones de trabajo empeoran, ya sea en el mismo empleo o en uno nuevo.
Trabajaremos con el panel 2004-2006 de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO)
elaborada por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), datos que no
han sido empleados en el análisis de la vulnerabilidad en el empleo.
Para el concepto de empleo de calidad elaboraremos un índice, ampliando el concepto
de empleo adecuado relacionado al ingreso, con la inclusión del grado de cumplimiento
de los derechos laborales. Es así que nos vamos a basar en el enfoque de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), la cual define el empleo de calidad como «un
trabajo decente y productivo en condiciones de libertad, equidad, seguridad y dignidad
3
Las series completas y los coeficientes de variación respectivos se encuentran en el anexo 1.
El autor demuestra que el «riesgo» de salida del desempleo aumenta con su duración, porque la salida es
hacia la inactividad.
5
Si bien el género ha sido tomado en cuenta en el análisis de la vulnerabilidad en el empleo, los efectos de
la etnicidad no han sido incorporados en dichos trabajos.
6
Nuestra definición de vulnerabilidad se basa en la de Pritchett, Suryahadi y Sumarto (2000) para pobreza,
y en la adaptación que Herrera e Hidalgo (2002) hacen de ella para el caso del empleo. Como definición
operativa tenemos las transiciones del empleo hacia el desempleo o a la inactividad, y de un empleo de
calidad a uno de baja calidad.
4
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humana» (Organización Internacional del Trabajo 1999). Esta definición trae implícitos
los cuatro objetivos estratégicos de la OIT: el respeto de los Derechos Fundamentales en
el Trabajo7, el acceso a un empleo digno, a la protección social y al diálogo social.
Las preguntas que queremos contestar con este análisis son las siguientes: ¿qué factores determinan la salida de los individuos hacia el desempleo, o hacia la inactividad?, ¿qué
factores determinan una caída en la calidad de su empleo?, ¿existen diferencias por género
y por etnicidad?, ¿existen diferencias entre Lima Metropolitana y el resto urbano?
El resto del documento es como sigue. En la sección dos presentamos un resumen
de la literatura empírica nacional e internacional sobre el tema. En la sección tres discutimos el marco conceptual de este trabajo, con especial énfasis en las categorías de
vulnerabilidad, género, etnicidad y empleo de baja calidad. En la sección cuatro llevamos a cabo el análisis empírico descriptivo y econométrico. Finalmente, en la sección
cinco presentamos las conclusiones y recomendaciones de política.
2. EL ESTADO DE LA CUESTIÓN
2.1.Estudios sobre Perú
La existencia de datos de panel ha posibilitado la realización de estudios sobre las transiciones laborales, así como sobre las duraciones completas del empleo y del desempleo
(Saavedra y Torero 2000; Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo 2002; Chacaltana 2001a y 2001b; Díaz y Maruyama 2000; y Jaramillo 2004). En el caso de las
transiciones laborales, que es el tema que nos ocupa en este trabajo, tenemos el estudio a
nivel nacional urbano de Chacaltana (2001a) con datos del año 19968. Como se puede ver
en el cuadro 1, en 1996 el 41,3% de la Población en Edad de Trabajar (PET) experimentó
transiciones de empleo, mientras que el 29,5% pasó del empleo a la inactividad. Vemos
asimismo que el 0,1% de la PET experimentó desempleo crónico. Herrera y Rosas (2003),
a nivel nacional y para el período 1997-1999, encontraron que solamente el 26,6% de la
PET experimentó transiciones de empleo, confirmando que la movilidad laboral es mayor
en el sector urbano. Asimismo, encontraron que solamente el 8,6% de la PET pasó del
empleo a la inactividad, lo cual se explicaría porque la inactividad es reducida en el sector
rural. Finalmente, el desempleo crónico en el período fue del 1,6% de la PET.
Para el caso de Lima Metropolitana, Chacaltana (2001b) con datos del año 2001,
Herrera e Hidalgo (2002) para el período 2001-2002, y Saavedra y Luque (2008) para
el período 2002-2006, nos confirman que la movilidad laboral se ha reducido, pasando
de 38% a 21,6% y luego 27,6% entre los años 2001 y 2006. Sin embargo, a pesar de
la reducción en las salidas al desempleo y a la inactividad, estos autores encuentran que
7
El Perú ha firmado los convenios respectivos, si bien esto no garantiza su cumplimiento, como se puede
véase en G. Castillo (2007).
8
Una versión inicial se encuentra en Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo (1998).
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el porcentaje de la PET que siempre está inactiva se ha elevado desde 17,5% a 24,2%
y finalmente a 24,8% en el período. Asimismo el desempleo crónico se ha elevado de
0,3% a 1,6% de la PET.
Adicionalmente, Yamada (2008), tanto a nivel nacional como para Lima Metropolitana, y Saavedra y Luque (2008), para Lima Metropolitana, encuentran evidencia de que
la reinserción laboral después de un período de desempleo trae consigo una reducción
en los ingresos y un empeoramiento en las condiciones laborales. Sobre esto, Yamada
señala que el «castigo» en las remuneraciones puede llegar al 20% en general, y a cerca de
41% en el caso de las mujeres. Finalmente, con datos a nivel nacional, Yamada y Montero (2008) demuestran que la pérdida del empleo de un miembro del hogar reduce el
ingreso familiar en 27%, y que aumenta en 44% la probabilidad de caer en la pobreza.
El trabajo de Herrera e Hidalgo (2002) se centra en la vulnerabilidad del empleo,
que es el tema específico del estudio que proponemos. Los autores emplean los datos
de la Encuesta Permanente de Empleo para Lima Metropolitana, en el período marzo
2001-febrero 2002. Luego de definir la vulnerabilidad en el empleo como la posibilidad
de que la situación laboral del individuo empeore, los autores encuentran que los grupos
con mayor probabilidad de perder el empleo en relación con conservarlo son los jóvenes,
las mujeres, los cónyuges, los trabajadores de la construcción, y los trabajadores de las
microempresas. Los grupos con mayor riesgo de pasar del desempleo a la inactividad
son los mismos, salvo el caso de los trabajadores mayores de 45 años, que al igual que
los jóvenes también experimentan un riesgo alto de pasar a la inactividad. Asimismo, los
trabajadores de las ramas extractivas tienen un riesgo mayor de pasar a la inactividad que
los trabajadores del sector construcción.
En cuanto a la calidad del empleo, la OIT ha elaborado un Índice de Desarrollo del
Trabajo Decente (IDTD) para medir el cumplimiento de las normas laborales por parte
de los países (Organización Internacional del Trabajo 2001, 2002). El IDTD inicial
(1990-2000) constaba de siete indicadores9, los cuales fueron ampliados a diez en la
segunda versión10. Aplicando este índice para caso del Perú, se encuentra que nuestro
país se halla en un nivel de progreso laboral medio, y que su IDTD solamente ha comenzado a mejorar a mediados de la década de 1990.
Tomando como base el IDTD, Herrera e Hidalgo (2002) construyen un índice
de empleo adecuado, no ya para países, sino para individuos; considerando como
inadecuado un trabajo sin protección social, con baja productividad y en situación de
precariedad11. Los autores calculan la probabilidad de pasar de un empleo adecuado a
9
Tasa de desempleo y de informalidad (empleo), salario industrial, salario mínimo y brecha de ingresos de
mujeres y varones (ingresos), cobertura de la seguridad social y número de horas trabajadas (protección).
10
Se agregaron: ratificación de convenios del trabajo, grado de sindicalización, porcentaje de trabajadores
involucrados en conflictos colectivos (diálogo social).
11
Indicadores: cuenta o no con seguro de salud, subempleo por horas (menos de 35 - precariedad) y salarios por
debajo de la canasta familiar (baja productividad), trabajadores en empresas de 10 o menos (sin ­contratos).
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uno inadecuado, encontrando que no hay mayores diferencias por sexo, o entre cónyuges y jefes de hogar, en el riesgo de salir de un empleo adecuado a un empleo inadecuado.
Sin embargo, encuentran que los jóvenes y los trabajadores de más de 45 años enfrentan
un riesgo mayor que los trabajadores de 15-44 años de una caída en la calidad de su
empleo. De nuevo, son los trabajadores en la construcción quienes enfrentan un mayor
riesgo de pasar a un empleo inadecuado.
Cuadro 1. Estudios sobre transiciones laborales
Chacaltana Herrera y
Chacaltana
Herrera e
Saavedra y
(2001a) Rosas (2003)
(2001b)
Hidalgo (2002) Luque (2008)
Perú Urbano
Perú
Lima
Lima
Lima
ENAHO
ENAHO Metropolitana Metropolitana Metropolitana
1996
1997-1999
EPE 2001
EPE 2001-2002 EPE 2002-2006
No cambia
Siempre ocupado
Siempre empleado
Siempre autoempleado
Siempre desocupado
Siempre inactivo
58,8
39,7
73,3
56,2
62,0
44,3
78,4
52,6
0,1
19,0
1,4
15,7
0,3
17,5
1,6
24.2
Si cambia
Empleo-desempleo
Empleo-inactividad
Empleo-autoempleo
Autoempleo-desempleo
Autoempleo-inactividad
Desempleo-empleo
Desempleo-inactividad
Inactividad-empleo
Inactividad-desempleo
Resto
41,3
3,8
29,5
26,6
2,7
8,6
38,0
6,9
20,9
21,6
2,6
6,3
Total
100,0
3,8
4,1
3,8
2,1
7,2
2,2
100,0
4,0
6,2
100,0
2,9
1,9
5,8
2,1
100,0
72,4
33,7
12,4
1,6
24,8
27,6
3,7
7,4
6,6
1,6
4,4
3,8
100,0
Fuente: Elaboración propia a partir de los autores mencionados en el cuadro.
2.2.Estudios sobre otros países
Los estudios sobre otros países que hemos revisado analizan también los temas de las
transiciones de empleo y de castigo salarial luego de un período de desempleo. Trabajando solamente con datos de los varones12, Bucheli y Furtado (2001) encuentran que la
tasa de desempleo masculino en el Uruguay crece entre 1991 y 1997, y que la cesantía
por causas relacionadas con la empresa crece también. Asimismo, las autoras encuentran
que son los varones mayores de cuarenta años quienes tienen una mayor pérdida salarial
luego de un período de paro. Lo mismo sucede con los jefes de hogar y con quienes
12
Las autoras señalan que las mujeres tienen una mayor tasa de cesantía voluntaria que los varones.
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tenían mayor antigüedad en el trabajo anterior. Todo esto estaría relacionado con la necesidad de obtener un trabajo rápidamente para atender a las obligaciones familiares, y
en el último caso con la dificultad de trasladar un capital humano muy específico —por
la especialización— a otra actividad.
El trabajo de Gielen (2008), basándose en un modelo de búsqueda de empleo con
incertidumbre, encuentra con datos de la Encuesta de Hogares Panel de Gran Bretaña
que aproximadamente un 80% de los cambios en el empleo está asociado a un mejor
«emparejamiento» laboral y a una mayor calidad del puesto de trabajo. Con datos del
Panel de Hogares de Europa para el período 1994-1999, Addison, Centeno y Portugal
(2004) encuentran que las ofertas de empleo que recibe un individuo se reducen apreciablemente después de un período de desempleo, lo cual explicaría la caída en el salario
de reserva y la reinserción laboral desventajosa. Aun así señalan que la caída del salario
de reserva no es muy pronunciada, y que parece estar más relacionada a la tasa de desempleo que a su duración. Asimismo, Brown y Taylor (2009) encuentran que la relación
positiva entre el salario de reserva y la duración del desempleo es asimétrica, ya que si
bien un mayor salario de reserva alarga el período de búsqueda de empleo, es decir,
aumenta su duración, la relación contraria es más débil debido a la influencia del salario
esperado. Es decir, un aumento de la duración del desempleo reduce menos el salario de
reserva si el salario esperado es mayor.
Con respecto a las transiciones laborales, Addison y Portugal (2003), con datos de
la Encuesta Trimestral de Empleo de Portugal para el período 1992-1997, encuentran
que los trabajadores de mayor edad tienen una menor probabilidad de pasar del desempleo al empleo que los trabajadores jóvenes13. Estos últimos, en cambio, tienen mayor
probabilidad de pasar del desempleo a la inactividad. Asimismo, los autores encuentran
que los trabajadores casados tienen una mayor probabilidad de pasar al empleo que los
solteros; lo mismo sucede para quienes entraron al desempleo luego de un contrato de
larga duración. Finalmente, quienes dejan un empleo voluntariamente, son despedidos,
o tienen poca experiencia, tendrán una mayor probabilidad de pasar a la inactividad.
Sobre el tema de castigo salarial, y con datos de la Encuesta Panel de Hogares de
Gran Bretaña para el período 1991-199714, Arulampalam (2001) encuentra que luego
de un período de desempleo el castigo salarial es de 6% en promedio, y que este se eleva
a 14% si pasan tres años antes de encontrar un nuevo empleo, para finalmente estabilizarse a un nivel de 11%.
13
Se seleccionaron varones entre 16 y 64 años.
Se seleccionaron varones entre 16 y 58 años, que contestaron en todos los años de la encuesta y que
trabajaban por un salario.
14
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3. MARCO CONCEPTUAL
3.1.Vulnerabilidad en el empleo
En general, desde el punto de vista económico, el concepto de vulnerabilidad está referido al riesgo de una reducción del bienestar bajo un umbral considerado como límite.
Dado que existe una probabilidad de que esto le ocurra a cualquier individuo, la sociedad protege a sus miembros por medio de mecanismos que permiten reducir este riesgo:
en una sociedad capitalista moderna estos mecanismos están relacionados a umbrales
mínimos de acceso a bienes privados y públicos.
Una manera de medir la pérdida del bienestar es con respecto a un umbral de pobreza.
Así, Pritchett, Suryahadi y Sumarto (2000) definen vulnerabilidad como el «riesgo de
un hogar de enfrentar al menos un episodio de pobreza en el futuro cercano»15. Otra
manera de medir la pérdida de bienestar es tomando en cuenta la situación del individuo
en el mercado laboral, midiendo el riesgo de la pérdida del empleo y/o la reducción de
los ingresos. Siguiendo a Herrera e Hidalgo (2002), definimos la vulnerabilidad en el
empleo como la probabilidad de que un trabajador pierda su empleo, o que encuentre
una ocupación con condiciones de trabajo inferiores a las de su ocupación previa.
En los países desarrollados existen sistemas de protección social que aseguran un piso
mínimo de subsistencia durante la búsqueda de empleo; en los países en desarrollo como
el Perú, estos pisos o no existen, o son insuficientes16. Es así que cuando un trabajador
pierde su empleo el riesgo de una disminución significativa en su bienestar es muy alto,
ya que los únicos que podrían financiar la búsqueda de empleo serían los trabajadores
que dependen del ingreso de otros (trabajadores secundarios), o los trabajadores primarios que se encuentran en los deciles más altos de ingresos. Por esto, en los países en
desarrollo muchas veces las transiciones laborales están asociadas al riesgo de una pérdida
de bienestar.
3.2.Transiciones de empleo
El empleo de un trabajador depende tanto de condiciones de demanda como de condiciones de oferta. Entre las condiciones de demanda tenemos el estado de la economía,
la legislación laboral, las políticas activas de empleo y las prácticas de contratación de las
empresas; entre las condiciones de oferta tenemos el nivel de educación del individuo,
su experiencia laboral, su ingreso no laboral, y otros elementos que determinen su salario
de reserva. En un contexto de competencia e información perfecta, todo individuo que
15
Traducción propia.
En el Perú la protección existente para el trabajador dependiente desempleado es la Compensación por
Tiempo de Servicios (CTS), si bien solamente el 12% de estos trabajadores la tienen (Yamada 2008). En el
caso de los trabajadores independientes, estos pueden acceder a los programas de empleo del gobierno como
Construyendo Perú, como un paliativo temporal.
16
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97
acepte un salario igual al valor de su productividad marginal obtendrá un empleo. En
dicho contexto, el desempleo sería voluntario, y el gobierno solamente debería preocuparse por garantizar el adecuado funcionamiento del mercado.
Sin embargo, el mercado no siempre se vacía, aún en el caso de mercados competitivos. La existencia de información asimétrica genera problemas como el azar moral y la
selección adversa, y en el caso de los trabajadores dependientes determina que los contratos laborales sean incompletos. Esto hace necesario diseñar mecanismos para asegurar
el esfuerzo del trabajador, siendo uno de estos mecanismos el pago de una remuneración mayor a la de competencia; dado que esta estrategia es llevada a cabo por todas las
empresas, se genera desempleo a nivel de toda la economía (Shapiro y Stiglitz 1984).
Otra razón para que el mercado no se vacíe es la existencia de sobrepoblación, la cual
se da cuando el stock de capital de una economía no puede absorber a toda la fuerza
laboral con ingresos que permitan su subsistencia (Figueroa 2003). Un supuesto clave
en este caso es la heterogeneidad de la mano de obra, la cual está determinada en parte
por características personales, pero también por las diferencias en el stock de capital de
las distintas unidades económicas.
En este contexto, la salida del empleo del trabajador puede ser voluntaria o involuntaria. Las salidas involuntarias pueden deberse a shocks agregados, o a shocks de reasignación
de mano de obra entre ocupaciones. Los shocks agregados, afectan la relación entre la
tasa de vacantes y la tasa de desempleo17, reduciendo las vacantes nuevas generadas y
aumentando la tasa de desempleo. Esto hace muy difícil la recolocación del trabajador
despedido en un nuevo puesto de trabajo (Blanchard, Diamond, Hall y Yellen 1989;
Mortensen y Pissarides 1994; Lockwood 1991). En cuanto a los shocks de reasignación,
estos se dan en sectores específicos y determinan una asignación más eficiente de la mano
de obra entre sectores siempre que no haya incertidumbre y los costos de reasignación
no sean elevados; una de las causas más importantes de los shocks de reasignación en la
actualidad son los efectos del comercio internacional sobre la industria nacional (Mortensen y Pissarides 1999; Kletzer 1998; Lockwood 1991).
En el caso de salidas voluntarias del empleo, el trabajador lo haría para buscar una
ocupación con una mayor remuneración y/o mejores condiciones de trabajo. Sobre este
tema, Burdett (1978) presenta un modelo donde los trabajadores no acumulan capital
humano específico a la firma, y cambian de empleo para buscar un mejor emparejamiento laboral; en este contexto, la probabilidad de dejar el empleo se reduce a mayor
edad del trabajador, ya que este recibe menos ofrecimientos nuevos de empleo. El modelo
de Jovanovic (1979), en cambio, asume que los trabajadores acumulan capital humano
específico a la firma, lo cual reduce la probabilidad de una salida voluntaria permanente
del empleo a mayor tiempo en el puesto de trabajo; asimismo, si bien no lo desarrolla en
17
Curva de Beveridge.
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el modelo, el autor señala que esta relación negativa es robusta tanto si se trata de salidas
voluntarias del empleo como de despidos.
Posteriormente Jovanovic (1984) combina el modelo de búsqueda de Burdett con
su propio modelo de emparejamiento para construir uno nuevo donde las transiciones
laborales son endógenas. En este último modelo el trabajador cambiaría de trabajo,
aun recibiendo un salario menor que el corriente, si hay posibilidades de que el nuevo
salario crezca con el tiempo18; por otro lado, si está desempleado y recibe beneficios
laborales solamente entrará a un nuevo empleo si espera que la nueva relación laboral
sea duradera.
Como vemos, el salario de reserva del trabajador juega un papel muy importante en
las transiciones laborales. Sabemos que el salario de reserva depende, en primer lugar,
de la capacidad que tiene el trabajador de financiar la búsqueda de un nuevo empleo,
lo cual incluye tanto ingresos no laborales propios como seguros de desempleo, o la
opción de ser llamado de nuevo al mismo trabajo si se abre una vacante (Katz 1986).
Existen otros factores que afectan el salario de reserva, tales como la posible reducción u
obsolescencia de las calificaciones del trabajador durante el período de paro (Pissarides
1992; Ljungqvist y Sargent 1998; Lockwood 1991); la reducción del ofrecimiento de
puestos de trabajo cuando lleva largo tiempo desempleado, lo cual reduce la probabilidad de encontrar trabajos para los cuales está mejor calificado (Low, Meghis y Pistaferri
2008; Merkl y Snower 2008); o los mayores costos de acumulación de capital humano y
el menor rendimiento, en el caso de los trabajadores de mayor edad (Ben-Porath 1967;
Groot y Verberne 1997; Langot y Moreno-Galbis 2008). Finalmente, los trabajadores desempleados por largo tiempo, pueden desalentarse y abandonar la búsqueda de
empleo (Pissarides 1992; Blanchard y Diamond 1994).
3.3.Género y etnicidad
Al no vaciarse el mercado, existe la posibilidad de que variables no económicas como
el género o el grupo étnico sean factores de discriminación y/ o de exclusión. En este
contexto, la exclusión implica un acceso desigual a las calificaciones necesarias para el
trabajo, por lo cual su efecto sobre los resultados del mercado es más bien indirecto19; es
decir, las diferencias en ingresos debidas a diferencias en educación pueden estar basadas
en un acceso diferente a esta por causas que nada tienen que ver con la habilidad del individuo20. La discriminación implica un pago desigual por el mismo capital humano, o
18
El autor asume que el trabajador solamente pasa del empleo al desempleo si este último es temporal, y
ha recibido ya una oferta de trabajo mejor.
19
Las relaciones de género en una sociedad dada, y las jerarquías entre los grupos étnicos también pueden
tener un efecto indirecto sobre los resultados del mercado.
20
Para el caso del Perú véase García (2004, 2007); Rodríguez y Abler (1998): Rodríguez y Vargas (2009);
Gertler y Glewwe (1992). Sobre discriminación y exclusión por género y etnicidad véase A. Figueroa y M.
Barrón (2005); y M. Barrón (2008).
Cecilia Garavito Masalías Vulnerabilidad en el empleo, género y etnicidad en el Perú
99
un acceso restringido a ciertas ocupaciones, lo cual tendrá un efecto directo sobre el empleo y los ingresos. Así, una parte de las diferencias de ingresos entre los individuos no
serán explicadas por diferencias en el capital humano o en las características del puesto
de trabajo, por lo cual podrán deberse al género, o bajo ciertos supuestos a la pertenencia
a determinado grupo étnico21.
En el caso del género, las preferencias de los empleadores con respecto al sexo de
sus trabajadores, y de los mismos trabajadores con respecto al sexo de sus compañeros de
trabajo, son factores de discriminación laboral; la consecuencia es la segregación por sexo
de los puestos de trabajo. Esto también puede deberse a las preferencias de los consumidores sobre quien ofrece los servicios que contratan (Joll et al. 1983). Por otro lado, tanto
las decisiones laborales como la inversión en capital humano son influidas por la percepción que mujeres y varones tienen sobre las diferencias en sus oportunidades de empleo,
lo cual afecta indirectamente sus logros laborales. Asimismo, en muchas sociedades los
ingresos no laborales dependen de los roles de género, lo cual determina diferencias en
la posibilidad de financiar el desempleo, afectando así los salarios de reserva de mujeres
y varones22 (Sen 1989, 1990; Folbre 1996).
En el caso de la etnicidad, partimos de que la definición del concepto entre los académicos no es uniforme. Mientras los sociólogos definen a los grupos étnicos sobre la base
de características socioculturales (Cohen 1978; M. Fukumoto 1986), los antropólogos
parten de valores culturales compartidos, e incluyen la comunicación y la interacción
dentro del grupo y con otros grupos (Barth 1969; Cohen 1978; Fukumoto 1986). Si
bien en países como el Perú, la pertenencia a un grupo étnico está asociada a la estratificación social, una no implica a la otra, salvo en el caso en que los recursos de un grupo
sean controlados por otro grupo étnico (Barth 1969; Cohen 1978). Al no ser la etnicidad un concepto económico, los economistas han empleado diversas estrategias para
medirla. En aquellos países donde la pregunta sobre la raza a la que pertenece el individuo existe, es posible emplearla como un indicador23. La lengua materna, la religión y la
migración son otros indicadores empleados. Dado que en países como el Perú donde el
mestizaje es muy amplio, y la lengua materna no necesariamente implica la pertenencia
a un grupo étnico, una estrategia ha sido combinar todas las medidas en un índice. Otra
estrategia ha sido la de asociar el lugar de nacimiento a la pertenencia a un grupo étnico,
teniendo en cuenta que la población rural ha sido históricamente indígena, y que la
población blanca se ha ubicado sobre todo en ciertos distritos de la provincia de Lima,
así como en algunas capitales de región (Figueroa y Barrón 2005).
21
Para el caso de discriminación por género en Lima Metropolitana ver G. Felices (1996); para discriminación por etnicidad en el Perú urbano ver H. Ñopo, J. Saavedra y M. Torero (2004); para discriminación por
género y por etnicidad en Lima Metropolitana ver H. Ñopo, J. Saavedra, M. Torero y M. Moreno (2004).
22
Para un análisis más general sobre la categoría género véase De Barbieri (1992, 1996) y Scott (1990).
23
En algunos estudios se confronta la auto-percepción del individuo con la percepción del encuestador.
Véase Ñopo, Saavedra y Torero (2004).
100 Economía Vol. XXXIII, N° 66, 2010 / ISSN 0254-4415
3.4.Calidad del empleo
El concepto de calidad del empleo puede analizarse desde el punto de vista de la empresa
y desde el punto de vista del trabajador. Mientras para la empresa un empleo de calidad
es un puesto de trabajo productivo, para el trabajador un empleo de calidad es aquel que
le permite desarrollar sus capacidades y obtener un ingreso que le permita satisfacer sus
necesidades24. Nosotros creemos que ambas perspectivas son complementarias, ya que
no es posible crear empleo sostenible si este no es productivo, y a la vez, no es posible
producir con eficiencia si los trabajadores no están motivados por un salario de eficiencia.
Consideramos que la definición de trabajo decente de la OIT abarca ambos aspectos.
Como ya dijimos antes, la OIT define al trabajo decente como un empleo productivo
y digno, donde los derechos fundamentales en el trabajo son respetados y el trabajador
tiene acceso a la protección social y al diálogo social (Organización Internacional del Trabajo 2002). Los derechos fundamentales en el trabajo incluyen la libertad de asociación
y derecho a la negociación colectiva, la eliminación del trabajo forzoso, la eliminación
del trabajo infantil y la no discriminación en materia de empleo y ocupación.
Por otro lado, un empleo es de calidad cuando el individuo trabaja una jornada
completa si así lo desea, y obtiene un ingreso que le permita atender a sus necesidades,
y en un puesto de trabajo correspondiente a sus calificaciones. Este concepto se opone
al de subempleo, donde el individuo trabaja menos horas de las que desea (subempleo
visible), obtiene un ingreso por debajo del ingreso mínimo de referencia (subempleo
invisible), o trabaja en una ocupación que no corresponde a sus calificaciones (subempleo encubierto)25 (Verdera 1995).
Consideramos que la definición de empleo adecuado es insuficiente y toma en cuenta
solamente una dimensión de la calidad del empleo: la económica, implícita en la definición de trabajo decente de la OIT. Es por esto que no vamos a considerar que el empleo
adecuado es un empleo de calidad, sino que vamos a incluir los demás elementos relacionados a la calidad del empleo que están incorporados en la definición de trabajo decente
de la OIT, como el cumplimiento por parte de las empresas de los derechos laborales.
3.5.Modelo e hipótesis
A partir de la revisión hecha, proponemos un modelo donde el mercado laboral urbano no
se vacía, debido en primer lugar a la sobrepoblación, lo cual segmenta el mercado en un sector moderno, predominantemente asalariado, y un sector tradicional, predominantemente
de autoempleo, siendo lo que diferencia a ambos sectores su tecnología y relaciones laborales. En el sector moderno la falta de información sobre las habilidades de los individuos,
24
Véase R. Infante y M. Vega-Centeno (1999) para una discusión de las diferentes dimensiones de la calidad del empleo.
25
El autor propone dejar de medir el subempleo invisible y sustituirlo por un indicador de bajos ingresos.
Cecilia Garavito Masalías Vulnerabilidad en el empleo, género y etnicidad en el Perú 101
y los prejuicios sobre sus capacidades llevan a que parte de los trabajadores tengan dificultades en obtener un empleo acorde con sus calificaciones; en este caso la discriminación
por género y por etnicidad puede afectar la asignación eficiente del trabajo entre los distintos sectores. En el sector tradicional, en cambio, son básicamente las diferencias en la
acumulación de capital humano y físico las que determinan diferencias por género y por
etnicidad, las diferencias en capital humano podrían tener como causa la exclusión.
Es la demanda la que determina el número de trabajadores empleados y esta depende,
como ya dijimos antes, del estado de la economía, de la legislación laboral, la tecnología, del contexto laboral, y de las prácticas de contratación de las empresas. Dado que
existe sobrepoblación, es posible para las empresas discriminar entre los trabajadores.
Por un lado, la falta de información sobre la habilidad de los trabajadores hace que los
empleadores recurran a canales conocidos de contratación, lo cual implica que no todos
los trabajadores con la misma habilidad serán contratados y se generará desempleo involuntario. Por el otro, es posible que se dé, además, discriminación por género y /o por la
pertenencia a un grupo étnico.
Asimismo, los individuos no son receptores pasivos de esta demanda de trabajo, sino
que evalúan si el salario ofrecido es al menos igual a su salario de reserva. Este salario de
reserva depende del nivel de ingreso no laboral del individuo, de sus calificaciones, de la
duración de su desempleo, y de las normas sociales sobre su rol en el hogar. En el caso
del autoempleo voluntario los individuos evalúan si el valor de su productividad marginal
en la actividad independiente es mayor que el salario que obtendrían trabajando como
dependientes. Finalmente, quienes no consiguen empleo, se autogenerarán una actividad
de subsistencia solamente si hay mercado para los productos o servicios que ofrecen.
Al perder el empleo, existen tres probabilidades: pasar al desempleo, pasar a la inactividad, o encontrar un nuevo empleo. En el caso en que se pasa al desempleo o a la
inactividad, y sobre la base de lo anterior, planteamos las siguientes hipótesis:
– Al perder el empleo, la probabilidad de pasar al desempleo aumenta con los años
de educación debido al alto costo de oportunidad de salir de la fuerza laboral.
Aquellos trabajadores con menos años de estudios tienen una mayor probabilidad
de pasar a la inactividad debido a la poca acumulación de capital humano y a la
posible obsolescencia de este.
– Los trabajadores jefes de hogar tienen una mayor probabilidad de pasar al desempleo al perder su empleo, mientras que la probabilidad de pasar a la inactividad es
mayor cuando no se es el jefe del hogar. Asimismo, mayores ingresos no laborales
aumentan la probabilidad de pasar a la inactividad.
– Los trabajadores jóvenes tienen una mayor probabilidad de pasar al desempleo,
debido a que en promedio su capital humano acumulado es mayor que el de las
generaciones de mayor edad. Por esta razón, sumada a la posible obsolescencia de
su capital humano, los trabajadores de 45 años a más tienen una mayor probabilidad de pasar a la inactividad.
102 Economía Vol. XXXIII, N° 66, 2010 / ISSN 0254-4415
En el caso en que se mantiene el empleo o se pasa a uno nuevo, planteamos las siguientes hipótesis:
– Los jefes de hogar sin acceso al financiamiento de un eventual período de desempleo, y con carga familiar, tienen una mayor probabilidad ver reducida la calidad
de su empleo o de pasar a un empleo de menor calidad luego de un período de
desempleo.
– En general, debido a que el mercado no se vacía, lo cual permite que criterios no
económicos intervengan en el proceso de contratación, y que esto a su vez afecte
el valor del tiempo de los trabajadores, esperamos que las mujeres y los trabajadores indígenas enfrenten una mayor vulnerabilidad en el empleo que los varones y
los trabajadores no indígenas, respectivamente.
4. ANÁLISIS EMPÍRICO
En esta sección presentamos un análisis descriptivo de los datos. En primer lugar discutimos la fuente de datos; en segundo lugar, explicamos la elaboración del indicador
de etnicidad, para realizar un análisis descriptivo de las transiciones del empleo, y el correspondiente análisis econométrico a nivel de Lima Metropolitana y del Resto Urbano.
Luego, a partir de la elaboración del indicador de calidad del empleo llevamos a cabo
un análisis descriptivo de la transición entre empleos que impliquen una caída en su
calidad, y el análisis econométrico respectivo.
4.1.Los datos
Los datos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) son de cobertura nacional26.
La población objetivo de la ENAHO se encuentra conformada por el conjunto de viviendas particulares y sus ocupantes del área urbana y rural del país27. Para los años
2004-2006, la encuesta realizada ha tenido el mismo número de preguntas. El tipo de
muestreo es probabilístico, estratificado, multietápico y por áreas. Asimismo, para el
período de estudio propuesto existe una muestra de viviendas tipo panel, que son encuestadas cada año. En el resto de la muestra (no panel), son los conglomerados los que
se visitan cada año y en el mismo mes de la encuesta, pero las viviendas seleccionadas
son distintas.
En el cuadro 2 podemos ver la «muestra panel»28, lo cual nos da una idea general de
las sub-muestras anuales a trabajar. No hay sorpresas en las cifras, ya que la mayoría de
26
Se realiza en el área urbana y rural, en los 24 departamentos del país y en la provincia constitucional del
Callao.
27
Ficha Técnica de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) 2004, 2005 y 2006.
28
La muestra accesible en el sitio web del INEI es llamada «muestra panel», aun cuando solamente una
parte de esta muestra constituye el panel en sí mismo.
Cecilia Garavito Masalías Vulnerabilidad en el empleo, género y etnicidad en el Perú 103
individuos tiene estudios secundarios, si bien se observa un ligero aumento de la educación superior universitaria. Asimismo, la mayor parte de los individuos se encuentra
en el grupo de edad de 25 a 44 años, aunque el grupo de 65 años y más está aumentando. Finalmente, el ligero predominio de las mujeres sobre los varones es un fenómeno
demográfico universal, salvo en países donde hay guerras o la mujer no tiene acceso a
servicios de salud básicos.
Para elaborar el panel se trabajó con el módulo 200 (características de los miembros
del hogar), el módulo 500 (empleo e ingresos), el módulo 300 (educación) y el módulo
400 (salud) de las ENAHO 2004-2006. Para todos estos años, seleccionamos a los individuos de catorce años y más, miembros del hogar, y que hayan respondido la encuesta para
este período29. Asimismo, fue necesario corregir inconsistencias30 del panel en el sexo, en
la edad, en el nivel educativo, y en el lugar de nacimiento31, cuya corrección detallamos
en el anexo 1. Luego de corregir estas inconsistencias, el número total de observaciones a
nivel nacional para los tres años es de 20 754 (6918 individuos panel por cada año).
Cuadro 2. Perú total, según sexo, nivel educativo y grupos de edad
Variables
2004
2005
2006
Sexo
Valores
Porcentaje
Valores
Porcentaje
Valores
Porcentaje
Mujer
Varón
12 169
12 037
50,27
49,73
11 879
11 748
50,28
49,72
11 974
11 853
50,25
49,75
Total
24 206
100
23 627
100
23 827
100
1157
5039
7303
1688
1495
6,94
30,21
43,78
10,12
8,96
1145
4891
7099
1708
1489
7,01
29,95
43,47
10,46
9,12
1100
4915
7391
1834
1589
6,54
29,21
43,92
10,90
9,44
16 682
100
16 332
100
16 829
100
5411
6386
3710
1532
31,76
37,48
21,77
8,99
5240
6189
3678
1624
31,32
36,99
21,98
9,71
5347
6220
3864
1755
31,11
36,19
22,48
10,21
17 039
100
16 731
100
17 186
100
Nivel educativo
Sin nivel educativo
Primaria
Secundaria
Superior no univ.
Superior univ.
Total
Grupos de edad
14-24
25-44
45-64
65-98
Total
Fuente: INEI - ENAHO - Muestra panel, 2004-2006
Elaboración propia
29
Estamos trabajando con un panel fuertemente balanceado.
Debido a ellas, no se ha trabajado con la imputación hot deck del INEI, la cual llena los vacíos de información con los datos de individuos asumidos como similares.
31
Estas inconsistencias tendrían relación tanto con errores en el llenado de datos, como en el hecho que el
informante no siempre es la misma persona cuyos datos se preguntan en la encuesta, la cual dura alrededor
de tres horas.
30
104 Economía Vol. XXXIII, N° 66, 2010 / ISSN 0254-4415
En el cuadro 3 podemos ver los datos correspondientes al panel para los tres años.
Como vamos a trabajar solamente con el Perú Urbano, el tamaño de la muestra se reduce a 4135 individuos por año, es decir 12 405 observaciones, que representan el 59,8%
del panel.
Cuadro 3. Panel a nivel nacional
Sexo
Urbana
Rural
Total
Total de la muestra
4135
2783
6918
Mujer
Varón
2236
1899
1363
1420
3599
3319
Fuente: INEI - ENAHO - Panel 2004 - 2006
Elaboración propia
En el cuadro 4 presentamos los datos para la PEA Urbana según Condición de Actividad. Vemos así que el número de ocupados se eleva en el período, reduciéndose tanto
el número de desocupados como el de inactivos. Las preguntas son las mismas: ¿quiénes
han perdido su empleo o han pasado a la inactividad?, ¿cuántos de estos ocupados han
cambiado a un trabajo con menores remuneraciones y/o peores condiciones de trabajo?,
¿tienen el género o la etnicidad influencia sobre estos cambios?
Cuadro 4. Perú urbano según condición de actividad
Indicador de la PEA
2004
Total de la población
Ocupados
Desocupados
Inactivos
2005
2006
4135
2518
189
1428
2634
174
1327
2717
163
1255
Fuente: INEI - ENAHO - Panel 2004 - 2006
Elaboración propia
Para poder llevar a cabo el análisis descriptivo de los datos, debemos explicar primero
cómo se elaboraron los indicadores de etnicidad y de empleo adecuado. En la siguiente
sección explicamos cómo se ha elaborado el indicador de etnicidad.
4.2.El indicador de etnicidad
El indicador de etnicidad que vamos a emplear parte de la metodología aplicada por Figueroa y Barrón (2005) y Barrón (2008), donde los autores definen la variable Etnicidad
de acuerdo al lugar de nacimiento del individuo32. La definición de esta variable siempre
está abierta a debate, sobre todo en países como el Perú donde no se pregunta sobre la
32
En este caso también fue necesario corregir inconsistencias en los datos. Véase anexo 1.
Cecilia Garavito Masalías Vulnerabilidad en el empleo, género y etnicidad en el Perú 105
«raza» en la encuesta. En el caso de las ENAHO 2004-2006 existen módulos de auto
identificación étnica, pero la pregunta solamente se le hace al jefe de hogar, o a la persona
informante, lo cual reduciría nuestros datos apreciablemente. Otra de las variables que
se usan para determinar la pertenencia a un grupo étnico es la religión, pero en el caso
del Perú no existe una relación directa entre ambas variables. Finalmente, aun cuando
la legua materna es una variable importante, en algunas zonas de los andes como en
Cajamarca, donde se inició la conquista del Perú por los españoles, la lengua aprendía
en la niñez es el castellano33. Sin embargo, hemos empleado esta pregunta para despejar
dudas debido a inconsistencias en los datos. Somos conscientes de que no todos los que
han nacido en una determinada zona pertenecen necesariamente a un grupo étnico
particular, pero creemos la definición de etnicidad adoptada en este trabajo es adecuada
como aproximación al tema34.
Tomamos los distritos empleados en el trabajo de Figueroa y Barrón (2005) para
definir las siguientes «regiones étnicas»35:
1. Lima-centro: distritos de Barranco, Jesús María, La Molina, Lince, Magdalena,
Miraflores, Pueblo Libre, San Borja, San Isidro, San Miguel, Santiago de Surco y
Surquillo (doce distritos).
2. Lima-periferia: provincia del Callao y todos los distritos de Lima Metropolitana
no incluidas en Lima-centro (31 distritos).
3. Centro: distritos que son capital de provincia y capital de región (excepto para el
distrito de Lima, 23 distritos).
4. Costa: excluyendo Lima Metropolitana y distritos del Centro (285 distritos).
5. Amazonía: excluyendo los distritos del Centro (305 distritos).
6. Andes del norte y centro: excluyendo los distritos del Centro (786 distritos).
7. Andes del sur: excluyendo los distritos del Centro (386 distritos)
8. Los extranjeros se encuentran en todo el Perú, especialmente en Lima-centro36.
En el cuadro 5 se muestran las regiones étnicas a nivel urbano. Vemos que la mayor
parte de los individuos se encuentran en el Centro, en el resto de la Costa, y en la Sierra
Sur. Siempre siguiendo a Figueroa y Barrón (2005), reagrupamos las regiones étnicas en
tres grupos sociales. El primer grupo es el de blancos, compuesto por los individuos que
nacieron en Lima-centro. El segundo grupo es el de mestizos, y corresponde a Lima periferia y al centro. El tercer grupo es el de indígenas, y está integrado por individuos que
33
El 98,7% de los habitantes aprendió el castellano como lengua materna. Instituto Nacional de Estadística e Informática (1994).
34
Como una medida de control elaboramos un segundo indicador de etnicidad, basado esta vez en el
lugar de residencia de los individuos, dado que a pesar de la migración existen concentraciones de personas
con características étnicas similares en los diferentes distritos urbanos. Las diferencias en los resultados del
trabajo empírico no fueron apreciables, por lo cual mantenemos la primera definición.
35
Véase el anexo 2 para una lista completa de los distritos respectivos.
36
Luego de los filtros realizados, no tenemos extranjeros en el panel.
106 Economía Vol. XXXIII, N° 66, 2010 / ISSN 0254-4415
nacieron en cualquiera de las siguientes regiones étnicas: Amazonía, Costa, Sierra norte y
centro, y Sierra sur. En el cuadro 6 podemos ver los grupos sociales para el Perú urbano,
donde los individuos indígenas son la mayoría (64,6%), mientras que los blancos son
solamente un 2,1% de la población.
Cuadro 5. Regiones étnicas
Total de la población
Lima-centro
Lima-periferia
Centro
Costa
Sierra norte y centro
Sierra sur
Selva
Total
Total %
Perú urbano
85
2,1
423
10,2
955
23,1
961
23,2
418
10,1
885
21,4
408
9,9
4135
100,0
Fuente: INEI - ENAHO - Panel 2004 - 2006
Elaboración propia
Cuadro 6. Grupos sociales
Total de la población
Blanco
Mestizo
Indígena
Total
Total %
Perú urbano
85
2,1
1378
33,3
2672
64,6
4135
100,0
Fuente: INEI - ENAHO - Panel 2004 - 2006
Elaboración propia
4.3.Determinantes de la transición hacia el Desempleo o la Inactividad
En los cuadros 7a y 7b podemos ver las transiciones de empleo para los períodos 20042005 y 2005-2006. Vemos en primer lugar que la movilidad laboral se ha reducido del
25,2% del total de la PET Urbana entre el 2004 y 2005, al 23,7% del total entre el 2005
Cecilia Garavito Masalías Vulnerabilidad en el empleo, género y etnicidad en el Perú 107
y 2006. No hay un patrón uniforme para explicar las causas, ya que si bien se han reducido los trabajadores que pasan del desempleo a la inactividad, los que pasan del empleo
a la inactividad han aumentado. En el caso de los trabajadores que no experimentan
movilidad laboral en el período podemos ver que la persistencia del desempleo casi no
ha variado, mientras que el porcentaje de aquellos que siempre están inactivos se ha reducido. Es importante, asimismo, mencionar que el empleo permanente ha aumentado
en el período.
Cuadro 7a(1). Perú urbano: transición del empleo 2004-2005
Transiciones
Valores
Porcentajes
Permanentes
Empleado 2004-Empleado 2005
Desempleado 2004-Desempleado 2005
Inactivo 2004-Inactivo 2005
Movilidad
Empleo 2004-Desempleo 2005
Empleado 2004-Inactivo 2005
Desempleo 2004-Empleo 2005
Desempleo 2004-Inactividad 2005
Inactivo 2004-Empleo 2005
Inactivo 2004-Desempleo 2005
3094
2131
31
932
1041
69
318
81
77
422
74
74,8
51,5
0,7
22,5
25,2
1,7
7,7
2,0
1,9
10,2
1,8
Total
4135
100,0
Fuente: INEI - ENAHO - Panel 2004 - 2006
Elaboración propia
(1) Valores absolutos
Cuadro 7b(1). Perú urbano: transición del empleo 2005-2006
Transiciones
Valores
Porcentajes
Permanentes
Empleado 2005-Empleado 2006
Desempleado 2005-Desempleado 2006
Inactivo 2005-Inactivo 2006
Movilidad
Empleo 2005-Desempleo 2006
Empleado 2005-Inactivo 2006
Desempleo 2005-Empleo 2006
Desempleo 2005-Inactividad 2006
Inactivo 2005-Empleo 2006
Inactivo 2005-Desempleo 2006
3155
2245
33
877
980
61
328
91
50
381
69
76,3
54,3
0,8
21,2
23,7
1,5
7,9
2,2
1,2
9,2
1,7
Total
4135
100,0
Fuente: INEI - ENAHO - Panel 2004 - 2006
Elaboración propia
(1) Valores absolutos
108 Economía Vol. XXXIII, N° 66, 2010 / ISSN 0254-4415
Con el fin de responder a las interrogantes planteadas, y de evaluar la consistencia
de las hipótesis con la realidad analizamos ahora los determinantes de la vulnerabilidad en el empleo de la PEA Urbana, para Lima Metropolitana y el Resto Urbano,
por medio de un LOGIT Multinomial (Borooah 2002, Baltagi 2005). Se estimarán
dos ecuaciones a partir de los datos de panel de las ENAHO 2004, 2005 y 2006, para
evaluar los efectos de las características individuales y familiares sobre la probabilidad
de pasar del empleo al desempleo o a la inactividad; y sobre la probabilidad de una
caída en la calidad del empleo. Dado que el contexto económico no ha experimentado
cambios apreciables en el período estudiado (2004-2006) no tomaremos en cuenta
ninguna variable de ciclo. En el caso de la legislación laboral, tampoco se ha dado ningún cambio importante.
En esta sección analizamos los determinantes de la transición desde el empleo al desempleo o a la inactividad, a nivel de Lima Metropolitana y del Resto Urbano, tomando
en cuenta tanto el género como la etnicidad. Para ello vamos a estimar un LOGIT
Multinomial en el Panel, para los períodos 2004-2005 y 2005-2006. La variable dependiente tomará los siguientes valores:
P = 0
Empleado (período 1) → Empleado (período 2) - (base)
P = 1
Empleado (período 1) → Desempleado (período 2)
P = 2
Empleado (período 1) → Inactivo (período 2)
El modelo a estimar será entonces:
P = a0 + a1 Sexo + a2 Etnicidad + a3 Años_Estudios + a4 Edad1 + a5 Edad2 +
a6 Estado_Marital + a7 Jefatura_Hogar + a8 Ingreso_no_laboral + e
Donde es el término estocástico, y las variables independientes se construyen de la
siguiente manera:
– Sexo: variable dicotómica que toma el valor 0 si el trabajador es varón y 1 si es
mujer. El signo esperado es positivo en ambos casos, ya que ser mujer aumentara
la probabilidad de pasar al desempleo o a la inactividad con respecto a mantener
el empleo. Por otro lado, la probabilidad de salir de la fuerza laboral sería mayor
que la probabilidad de pasar al desempleo, ya que en algunos casos la mujer se
queda en la casa para ocuparse de las tareas domésticas.
– Etnicidad: variable categórica que toma dos valores: 1 si el individuo es indígena,
0 si no lo es. El signo esperado es positivo en ambas transiciones, ya que los
trabajadores indígenas tendrían una mayor probabilidad de continuar buscando
empleo de perderlo o salir de la fuerza laboral en relación a mantener su empleo.
Dado que los ingresos de los trabajadores indígenas son menores que los ingresos
de los trabajadores no indígenas, esperaríamos que la probabilidad de pasar al
desempleo sea mayor que la probabilidad de pasar a la inactividad.
Cecilia Garavito Masalías Vulnerabilidad en el empleo, género y etnicidad en el Perú 109
– Años de estudios: variable numérica que toma el valor de 1 a 16 años de estudios. El signo esperado de esta variable es negativo para la probabilidad de pasar
al desempleo en relación a mantener el empleo, ya que esta probabilidad es
menor a más años de estudio. En el caso de la transición a la inactividad, el signo
también sería negativo, debido al alto costo de oportunidad de salir de la fuerza
laboral.
– Edad 1: variable dicotómica que toma el valor 1 si el individuo es joven (14 a 24
años) y 0 en caso contrario. Esta variable intenta capturar el mayor desempleo de
los jóvenes, y la mayor probabilidad de pasar a la inactividad, por lo cual el signo
esperado es positivo.
– Edad 2: variable dicotómica que toma el valor 1 si el individuo tiene de 45 años
a más y 0 en caso contrario. Esta variable intenta capturar la mayor dificultad que
tienen los mayores de 45 años de reinsertarse en el empleo, por lo cual el signo
esperado también es positivo (Garavito 1999).
– Estado marital: variable dicotómica que toma dos valores: 1 si el individuo está
casado o conviviendo y 0 en caso contrario. Esperamos un signo negativo con
respecto al desempleo, ya que la presencia de una pareja puede determinar una
menor probabilidad de buscar empleo al perderlo. Debido a esta razón, es más
probable que el individuo pase a la inactividad.
– Jefatura de hogar: variable dicotómica que toma dos valores: 1 si el individuo es
jefe de hogar, 0 si no lo es. El signo esperado es positivo con respecto al desempleo
y negativo con respecto a la inactividad, ya que en general es el jefe o la jefa quien
mantiene el hogar.
– Ingreso no laboral: variable numérica que representa la suma del ingreso del resto
de los miembros de la familia. Esperamos que mayor nivel de ingreso no laboral,
mayor sea la probabilidad de buscar empleo o de dejar la fuerza laboral, en ambos
casos porque se cuenta con ingresos que no provienen del propio trabajo. Para
fines de la regresión esta variable se mide en miles de nuevos soles.
– En el cuadro 8 podemos ver los valores, tanto en porcentajes como en promedios, de las variables explicativas. Los datos del panel muestran una población
que en su mayoría tiene educación secundaria y primaria; asimismo, la mayoría
de la población del panel se encuentra entre 25 y 44 años, y en segundo lugar,
entre 14 y 24 años. Los datos corresponden a la distribución usual de características de la PET urbana, salvo en el caso de la variable dominio geográfico,
donde la distribución de los datos del panel no corresponde a la distribución de
la muestra panel37.
37
Véase anexo 3.
110 Economía Vol. XXXIII, N° 66, 2010 / ISSN 0254-4415
Cuadro 8. Perú urbano variables explicativas
Variables
2004
2005
2006
Género
Mujer
Varón
Total en %
54,1
45,9
100,0
54,1
45,9
100,0
54,1
45,9
100,0
Etnicidad 1
Blanco-Mestizo
Mestizo
Mestizo-Indígena
Total en %
2,1
33,3
64,6
100,0
2,1
33,3
64,6
100,0
2,1
33,3
64,6
100,0
9,1
(4,0)
9,4
(4,0)
9,7
(4,1)
Grupos de edad
14 - 24
25 - 44
45 - 64
65 - +
Total en %
33,0
35,8
23,1
8,1
100,0
31,0
36,0
24,2
8,9
100,0
28,9
36,7
24,6
9,8
100,0
% con cónyuge
49,7
49,8
49,3
% de jefes de hogar
32,8
33,7
33,7
Ingreso no laboral*
(miles de nuevos soles)
7,9
(10,3)
8,5
(10,6)
10,0
(14,6)
Dominio geográfico
Resto urbano
Lima Metropolitana
Total en %
80,5
19,5
100,0
80,5
19,5
100,0
80,5
19,5
100,0
Años promedio de estudios
Fuente: INEI - ENAHO - Panel 2004 - 2006
Elaboración propia
*/Ingreso de todos los miembros de la familia menos el del individuo
Nota: Las cifras en paréntesis son las desviaciones estándar
Hemos estimado el modelo para Lima Metropolitana y para el resto urbano. En los
cuadros 9a y 9b presentamos los coeficientes estimados y los efectos marginales para los
paneles 2004-2005 y 2005-2006, respectivamente. Podemos ver en primer lugar que la
variable sexo tiene el signo esperado para el desempleo en la mayoría de los casos, y en
todos los casos para la inactividad. En el caso del desempleo mientras que para el período
2004-2005, en Lima Metropolitana el ser mujer aumenta en 0,5% la probabilidad de
pasar al desempleo en relación a mantenerse empleada, para el resto urbano la probabilidad se reduce en 0,4%. En cambio, para el período 2005-2006, en Lima Metropolitana
la probabilidad de pasar al desempleo se reduce el 0,7% mientras que en el resto urbano
Cecilia Garavito Masalías Vulnerabilidad en el empleo, género y etnicidad en el Perú 111
el efecto marginal es prácticamente cero. En el caso de la transición a la inactividad con
respecto a mantenerse en el empleo, para el período 2004-2005, ser mujer aumenta esta
probabilidad en 1,9% y 2,5% en Lima Metropolitana y en el resto urbano, respectivamente. Los efectos marginales para el período 2005-2006 son de 4,6% y 3,6%. En el
caso en que los signos de las dos transiciones son positivos, el efecto marginal del desempleo es menor que el de la inactividad.
Con respecto a la variable etnicidad, de nuevo encontramos diferencias entre Lima
Metropolitana y el resto urbano tanto para la transición hacia el desempleo como para
la transición hacia la inactividad. Para el panel 2004-2005, el ser indígena aumenta
la probabilidad de que un trabajador pase al desempleo en relación a mantenerse
empleado en 1,1%, mientras que la reduce en 0,2% en el resto urbano. Los efectos
marginales para el período 2005-2006 son de -0,0% y -0,3%, respectivamente. Esto
quiere decir que el efecto es positivo o nulo solamente en Lima Metropolitana, mientras que es negativo en el resto urbano. En el caso de la inactividad, la probabilidad de
salir de la fuerza laboral en relación a mantener su empleo es positiva en casi todos los
casos. Mientras que en Lima Metropolitana cae en 0,7% para el primer período y se
eleva en 0,7% para el segundo, para el resto urbano el ser indígena aumenta la probabilidad de pasar a la inactividad en 0,6% y 0,3%, respectivamente. Vemos, asimismo,
que en los casos en que ambos efectos son positivos, el efecto marginal de la transición
al desempleo es mayor que el efecto marginal de la transición a la inactividad, como
esperábamos.
En cuanto a la educación, podemos ver que más años de educación llevan a una
menor probabilidad de quedar desempleado en relación a mantener el empleo solamente
para Lima Metropolitana en el período 2005-2006. En todos los otros casos, mientras
más años de educación hay una mayor probabilidad de pasar al desempleo en relación
a mantenerse en el trabajo. Esto podría estar relacionado a la mayor rotación laboral
del mercado, sobre todo de los jóvenes, quienes tienen más años de educación que las
generaciones mayores. En el caso de la inactividad, más años de educación llevan a una
menor probabilidad de salir de la fuerza laboral en relación a permanecer empleados, tal
como esperábamos, si bien los efectos marginales son pequeños.
Con respecto a la variable edad 1, que intenta capturar el mayor desempleo y la
mayor inactividad de los jóvenes, el signo esperado es positivo en todos los casos menos
para el desempleo en Lima Metropolitana en el período 2005-2006. Es importante
mencionar que en todos los casos en que ambos efectos son positivos, la probabilidad de
pasar a la inactividad es mayor que la probabilidad de pasar al desempleo. En general,
el ser joven eleva la probabilidad de pasar del empleo al desempleo en menos de 1%,
mientras que la probabilidad de salir a la inactividad oscila entre el 3% y el 7%.
112 Economía Vol. XXXIII, N° 66, 2010 / ISSN 0254-4415
Cuadro 9a: Logit Multinomial y efectos marginales, Panel 2004-2005
Variable dependiente:
Ocupados 2004 - Desocupados 2005
Sexo
Etnicidad(1)
Años de estudios
Edad 1
Edad 2
Estado marital
Jefe de hogar
Ingreso no laboral
Constante
Variable dependiente:
Ocupados 2004 - Inactivos 2005
Sexo
Etnicidad(1)
Años de estudios
Edad 1
Edad 2
Estado marital
Jefe de hogar
Ingreso no laboral
Constante
Lima Metropolitana
Resto urbano
Logit
Multinomial
Efectos
marginales
Logit
Multinomial
Efectos
marginales
0.6024233*
0.9938146*
0.1299145*
0.091852*
0.5713322**
-1.871012*
-0.7456816*
-0.0104*
-5.295144*
0.0059747*
0.0116189*
0.001345*
0.0005053*
0.0058093***
-0.025361*
-0.0068007*
-0.000105*
-0.4415292*
-0.2341328*
0.0749063*
0.4408041*
0.0596974**
-0.5593309*
-0.8787857*
0.0207*
-4.399577*
-0.004459*
-0.002438*
0.0007496*
0.0037402*
0.0002774***
-0.0056707*
-0.0078642*
0.000189*
Logit
Multinomial
Efectos
marginales
Logit
Multinomial
Efectos
marginales
0.4604748*
0.1789671*
-0.0605733*
0.7533166*
0.8855193*
0.3909161*
-1.324747*
-0.00262*
-2.783488*
0.0192509*
0.0071419*
-0.0026116*
0.0397041*
0.0428844*
0.0170776*
-0.055134*
-0.000106*
0.5443705*
0.0662911*
-0.0683868*
1.225653*
0.5793386*
-0.0548508*
-0.7625899*
0.0203*
-2.878615*
0.0256454*
0.0030849*
-0.0031548*
0.079321*
0.02885*
-0.0022347*
-0.033514*
0.000919*
(*) Significativo al 5%
Nota:Sexo: 1=mujer, 0=varón
(1) Etnicidad: 0=Mestizo y Blanco, 1=Indígena
En cuanto a la variable edad 2, que intenta medir la mayor probabilidad de pasar
al desempleo o a la inactividad de los trabajadores de 45 años a más, todos los signos
son positivos, como esperábamos, salvo para la transición al desempleo en Lima Metropolitana en el período 2005-2006. En general, la probabilidad de pasar al desempleo
después de haber estado empleado en el período anterior es muy baja, no mayor a 0,5%,
mientras que la probabilidad de pasar del empleo a la inactividad es de 4,2% para Lima
Metropolitana y de 2,8% para el resto urbano en el período 2004-2005, probabilidades
que se reducen a 0,4% y 1,6% en el período 2005-2006.
Sobre el estado marital, el efecto sobre el desempleo es negativo en todos los casos
menos para el resto urbano en el período 2005-2006, donde aumenta en 0%. Mientras
que para Lima Metropolitana la probabilidad de pasar al desempleo se reduce en alrededor de 2% en ambos períodos, para el resto urbano esta se reduce en 0,5%. Podemos
entonces decir que, en general, el estar casado o convivir con alguien reduce la probabilidad de pasar al desempleo. En el caso de la inactividad, el efecto es positivo para Lima
Metropolitana, y negativo para el resto urbano.
Cecilia Garavito Masalías Vulnerabilidad en el empleo, género y etnicidad en el Perú 113
Cuadro 9b: Logit Multinomial y efectos marginales, Panel 2005-2006
Variable dependiente:
Ocupados 2005 - Desocupados 2006
Sexo
Etnicidad(1)
Años de estudios
Edad 1
Edad 2
Estado marital
Jefe de hogar
Ingreso no laboral
Constante
Variable dependiente:
Ocupados 2005 - Inactivos 2006
Sexo
Etnicidad(1)
Años de estudios
Edad 1
Edad 2
Estado marital
Jefe de hogar
Ingreso no laboral
Constante
Lima Metropolitana
Resto urbano
Logit
Multinomial
Efectos
marginales
Logit
Multinomial
Efectos
marginales
.-0.6512021*
-0.0173919***
-0.0146229*
-0.3720016*
0.0201662***
-1.942126*
0.2158459*
0.0619*
-3.357994*
.-0.007793*
-0.0001027***
-0.0001416*
-0.0042185*
0.0001752***
-0.0289327*
0.0025318*
0.000663*
Logit
Multinomial
Efectos
marginales
Logit
Multinomial
Efectos
marginales
1.000082*
-0.1731715*
-0.0372036*
0.9750684*
0.0891898*
0.8482032*
-0.2332034*
0.036*
-3.900306*
0.0467877*
-0.0075898*
-0.0016599*
0.0590494*
0.0040416*
0.0378287*
-0.0104697*
0.00158*
0.7902499*
0.1447808*
-0.042902*
0.6428994*
0.349869**
-0.3473413*
-1.066753*
0.0142*
-2.80042*
0.0363019*
0.0063533*
-0.0019254*
0.0339364*
0.0167107**
-0.0159168*
-0.0454784*
0.000633*
.-0.0601798* .-0.0004732*
-0.6040894* -0.0035557*
0.0807846*
0.0003994*
0.9852998*
0.006279*
-1.573697*
-0.0066618*
0.1251173*
0.0006771*
-0.4393791* -0.0018324*
-0.00000383* -0.0000217*
-5.045387*
(*) Significativo al 0.01
(**) Significativo al 0.0.5
(***) Significativo al 0.1
Nota:Sexo: 1=mujer, 0=varón
(1) Etnicidad: 0=Mestizo y Blanco, 1=Indígena
Con respecto a la variable jefe de hogar, el signo para la transición al desempleo
solamente es positivo, como esperábamos, para Lima Metropolitana en el período
2005-2006. Dado que la mayoría de los jefes de hogar trabajan para mantenerlo, independientemente del sexo, esto quiere decir que la condición de jefe de hogar reduce la
probabilidad de pasar al desempleo en relación a mantenerlo, lo cual puede tener que
ver con otras variables relacionadas a la ocupación misma del jefe de hogar. En cuanto a
la transición a la inactividad, el ser jefe de hogar reduce esta probabilidad en relación a
mantenerse en el empleo para todos los casos salvo Lima Metropolitana para el período
2005-2006. Las probabilidades negativas oscilan entre -5% y -3%.
Finalmente, el efecto del ingreso no laboral sobre la transición al desempleo es positivo solamente para Lima Metropolitana para el período 2005-2006 y para el resto
urbano 2004-2005, mientras que el signo de la transición a la inactividad es positivo en
todos los casos menos para el resto urbano para el período 2004-2005. Sin embargo, en
todos los casos los efectos marginales son muy cercanos a cero.
114 Economía Vol. XXXIII, N° 66, 2010 / ISSN 0254-4415
En este punto podemos contestar ya algunas de las preguntas que nos hicimos al
inicio de este trabajo. En primer lugar podemos decir que ser mujer o ser indígena
aumenta la probabilidad de pasar al desempleo en relación a mantenerlo solamente para
Lima Metropolitana. Ambos grupos tienen también una mayor probabilidad de pasar
a la inactividad en relación a perder su empleo solamente para Lima Metropolitana,
siendo esta probabilidad mayor que la probabilidad de pasar al desempleo en el caso de
las mujeres, y menor en el caso de los trabajadores indígenas. El efecto negativo de ser
indígena tanto sobre la probabilidad de pasar al desempleo o a la inactividad en relación
a mantener el empleo en el resto urbano puede tener que ver con el menor desarrollo del
mercado laboral fuera de Lima, y con la mayor presencia de trabajo no asalariado.
Los jóvenes y los trabajadores de 45 años a más tienen una mayor probabilidad de
pasar al desempleo o a la inactividad en relación a mantener su empleo, tal como esperábamos. Asimismo, los efectos marginales de la transición a la inactividad son mayores
que los efectos marginales de la transición al desempleo. El efecto de más años de educación sobre la probabilidad de pasar al desempleo en relación a mantenerlo parece ser en
general positivo, contrario a lo esperado, y podría tener que ver con la mayor rotación
laboral del mercado de trabajo en general. Por otro lado, más años de educación reducen
la probabilidad de pasar a la inactividad, como era de esperarse.
Los resultados con respecto al estado marital y a la condición de jefe de hogar no son
claros con respecto al desempleo, pero el tener pareja aumenta la probabilidad de pasar
a la inactividad en Lima Metropolitana y la reduce en el resto urbano, mientras el ser
jefe de hogar reduce la probabilidad de pasar a la inactividad. Finalmente, el efecto del
ingreso no laboral del individuo sobre la probabilidad de pasar al desempleo en relación
a mantenerse empleado no es claro, si bien es positivo para la probabilidad de pasar a la
inactividad. Para esta última variable, a pesar que medimos el ingreso en miles de nuevos
soles, los efectos marginales son muy pequeños.
En la siguiente sección explicamos cómo se ha elaborado el indicador de calidad del
empleo con el que vamos a analizar la transición de los individuos hacia empleos de
menor calidad.
4.4.El indicador de calidad del empleo
El Indicador de Calidad del Empleo (ICE) ha sido elaborado tomando en cuenta los
artículos de Herrera e Hidalgo (2002) y de la OIT (2001a y 2002), adecuándolos a
los datos disponibles en la muestra panel de la ENAHO 2004-2006. Las condiciones
para definir un empleo de calidad no son fáciles de establecer en un contexto donde
solamente alrededor de la mitad de la fuerza laboral es dependiente, mientras que un
porcentaje importante de individuos se autogeneran su puesto de trabajo. Existen condiciones como ganar al menos la remuneración mínima vital (RMV), o el estar afiliado
a un sistema de pensiones, que consideramos importantes para definir un empleo de
calidad, cuya aplicación entraña problemas de diversa índole. En el caso de la afiliación a
Cecilia Garavito Masalías Vulnerabilidad en el empleo, género y etnicidad en el Perú 115
un sistema de pensiones, la mayoría de los trabajadores independientes, aun los profesionales, no aportan a ningún sistema. Por esto vamos a considerar solamente tres criterios
para definir un empleo de calidad:
• Recibe un ingreso igual o mayor a la Remuneración Mínima Vital (RMV)
• Está afiliado a un sistema de salud
• Ha firmado un contrato de trabajo (solamente para los trabajadores dependientes)
Entonces, si el puesto de trabajo no cumple con las tres condiciones en el caso del trabajo dependiente, y con las dos primeras en el caso del trabajo independiente, diremos
que se trata de un empleo de baja calidad.
4.5.Determinantes de la caída en la calidad del empleo
De acuerdo a nuestro indicador podemos ver en los cuadros 10a y 10b que el porcentaje
de empleos de calidad, aún con las condiciones mínimas a cumplir, es bastante reducido.
Vemos, que del total de individuos que cuentan con un empleo de calidad en 2004, el
84,57% se mantiene en un empleo de calidad, mientras que el 15,3% pasa a un empleo
de baja calidad para 2005. Para el caso de 2005, del total de individuos que cuentan
con un empleo de calidad para este año, el 84,24% se mantiene en un empleo de calidad, mientras que el 15,76% cambia a uno de baja calidad para 2006. Es decir, para el
período total, el porcentaje de quienes salen de empleos de calidad a empleos de menor
calidad se mantiene relativamente estable. Asimismo podemos ver que el porcentaje de
trabajadores en empleos de calidad es bastante reducido.
Cuadro 10a. Perú urbano, transiciones de calidad de empleo 2004-2005
Indicador del empleo
Empleo de baja
calidad - 2005
Empleo de
calidad - 2005
Total
en %
Total
de obs.
Empleo de baja calidad - 2004
Empleo de calidad - 2004
87,18
15,43
12,82
84,57
100
100
1943
188
Total de observaciones
1723
408
100
2131
Fuente: INEI - ENAHO - Panel 2004 - 2006
Elaboración propia
Cuadro 10b. Perú urbano, transiciones de calidad de empleo 2005-2006
Indicador del empleo
Empleo de baja
calidad - 2006
Empleo de
calidad - 2006
Total
en %
Total
de obs.
Empleo de baja calidad - 2005
Empleo de calidad - 2005
95,38
15,76
4,62
84,24
100
100
1839
406
Total de observaciones
1818
427
100
2245
Fuente: INEI - ENAHO - Panel 2004 - 2006
Elaboración propia
116 Economía Vol. XXXIII, N° 66, 2010 / ISSN 0254-4415
Pasamos ahora a estimar el segundo modelo, es decir la probabilidad de que la calidad
del empleo de un individuo caiga en relación a que se mantenga. Debido al poco número
de empleos de calidad, trabajamos tanto con individuos que cambian a un empleo de
inferior calidad que el inicial, como con individuos que ven reducida la calidad de su
empleo actual. Estimamos esta ecuación por medio de un LOGIT Multinomial en el
panel, para los períodos 2004-2005 y 2005-2006, donde la variable dependiente toma
los siguientes valores:
P = 0
Empleado (período 1) → Empleado (período 2) - (base)
P = 1
Empleado (período 1) → Desempleado (período 2)
El modelo a estimar será:
P = a0 + a1 Sexo + a2 Etnicidad + a3 Años_Estudios + a4 Edad1 + a5 Edad2 +
a6 Estado_Marital + a7 Jefatura_Hogar + a8 Ingreso_no_laboral + e
Donde es el término estocástico, y las variables independientes son las mismas que en
la ecuación anterior38. La descripción de las variables es la misma que en la sección 4.5,
así que solamente discutimos los signos esperados:
- Sexo: el signo esperado es positivo, ya que esperamos que ser mujer aumentará la
probabilidad de una caída en la calidad del empleo.
- Etnicidad: el signo esperado es positivo, ya que ser indígena aumentaría la probabilidad una caída en la calidad del empleo.
- Años de estudios: el signo esperado de esta variable es negativo, ya que a mayor
nivel de instrucción hay una menor probabilidad de una caída en la calidad del
empleo.
- Edad 1: esta variable intenta capturar la mayor vulnerabilidad del empleo juvenil,
por lo cual el signo esperado es positivo.
- Edad 2: esta variable intenta capturar la mayor dificultad que tienen los mayores
de 45 años de reinsertarse en un empleo de calidad similar al que perdieron, por
lo cual el signo esperado es positivo.
- Estado marital: el signo esperado es positivo, ya que los individuos casados o convivientes deben mantener una familia por lo cual tienen una mayor probabilidad
de aceptar un empleo de menor calidad.
- Jefatura de hogar: el signo esperado es positivo, ya que los jefes de hogar tienen
una mayor urgencia de ingresos por lo cual su probabilidad de aceptar un trabajo
de menor calidad es mayor.
38
No tomamos en cuenta la variable duración del desempleo debido a los muchos valores perdidos, que
reducen la muestra significativamente. Tampoco tomamos en cuenta la variable dominio debido al poco
porcentaje de empleos de calidad, lo cual reduciría la muestra a niveles muy bajos para el trabajo con datos
de panel.
Cecilia Garavito Masalías Vulnerabilidad en el empleo, género y etnicidad en el Perú 117
- Ingreso no laboral: a mayor nivel de ingreso no laboral, menor será la probabilidad de aceptar una caída en la calidad del empleo.
En el cuadro 11 podemos ver los coeficientes de las regresiones y los efectos marginales para el Perú urbano, en los períodos 2004-2005 y 2005-2006.
Vemos en primer lugar que el ser mujer eleva la probabilidad de una caída en la
calidad del empleo para los períodos 2004-2005 y 2005-2006 en 6,6% y 5,0%, respectivamente. El signo de la variable etnicidad es negativo, lo cual contradice lo esperado,
ya que significaría que el ser indígena reduce la probabilidad de una caída en la calidad
del empleo, si es que se tiene un empleo de calidad. Tal como se esperaba, más años
de educación reducen la probabilidad de que la calidad del empleo caiga, siendo las
probabilidades de 0,3% y 1,6% para cada período. Asimismo, la probabilidad de que
la calidad del empleo de los jóvenes se reduzca es de 16,9% y 13,9%, en cada período,
mientras que la probabilidad de que los trabajadores de 45 años a más vean reducida la
calidad de su empleo aumenta en el período 2004-2005 y se reduce en el período 20052006. El tener pareja aumenta la probabilidad de una caída en la calidad del empleo en
14,8% en el primer período y solamente en 2,3% en el segundo período, mientras que
la condición de jefe de hogar aumenta la probabilidad de una caída en la calidad del
empleo en 0,3% en el primer período y la reduce en 6% en el segundo. Los tres últimos
resultados para el segundo período podrían estar relacionados al mayor crecimiento del
producto en relación al período anterior, pero haría falta un análisis de series de tiempo
para verificarlo. Finalmente, un mayor ingreso no laboral «aumenta» la probabilidad de
una caída en la calidad del empleo en 0% en el primer período y la reduce en 0,4% en
el segundo.
Cuadro 11. Perú urbano, Logit Binario, Paneles 2004-2005 y 2005-2006
Variable dependiente:
Alta calidad - Baja calidad
Sexo
Etnicidad(1)
Años de estudios
Edad 1
Edad 2
Estado marital
Jefe de hogar
Ingreso no laboral
Constante
2004 - 2005
2005 - 2006
Logit
Multinomial
Efectos
marginales
Logit
Multinomial
Efectos
marginales
0.5811402*
-0.2750386*
-0.0582905*
1.073531*
0.1792298*
1.719538*
0.030558*
0.00112*
-2.686564*
0.0662503*
-0.0314058*
-0.0064983*
0.1698464*
0.0201187*
0.1485068*
0.0033984*
0.000125*
0.4703658*
-0.5588648*
-0.1302437*
0.9700556*
-0.3563256*
0.2411607*
-0.5518966*
-0.0472*
0.457778*
0.0502567*
-0.0602595*
-0.0134502*
0.1385477*
-0.0359804*
0.0239302*
-0.0602015*
-0.00488*
(*) Significativo al 0.01
(**) Significativo al 0.0.5
(***) Significativo al 0.1
Nota:Sexo: 1=mujer, 0=varón
(1) Etnicidad: 0=Mestizo y Blanco, 1=Indígena
Base: Alta Calidad 2004 - Alta Calidad 2005 / Alta Calidad 2005 - Alta Calidad 2006
118 Economía Vol. XXXIII, N° 66, 2010 / ISSN 0254-4415
En resumen, podemos decir que las mujeres y los jóvenes son más vulnerables a
la caída en la calidad de su empleo, mientras que la etnicidad parece tener un efecto
distinto al esperado. Asimismo tanto los años de educación como el ingreso no laboral
reducen este tipo de vulnerabilidad en el empleo, mientras que en el caso de los trabajadores mayores de 45 años, los casados o convivientes, y los jefes de hogar, los resultados
no son concluyentes. Finalmente un mayor ingreso no laboral reduce la probabilidad de
una caída en la calidad del empleo.
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES DE POLÍTICA
El objetivo de esta investigación era analizar la vulnerabilidad en el empleo, a nivel de
Lima Metropolitana y del resto urbano, tomando en cuenta los efectos del género y de
la etnicidad del trabajador. Entendiendo vulnerabilidad como la probabilidad de una
reducción en el bienestar del individuo, definimos la vulnerabilidad en el empleo de dos
maneras: la probabilidad de perder el empleo y quedar desempleado o pasar a la inactividad, o la probabilidad de una caída en la calidad del puesto de trabajo.
En cuanto a la probabilidad de quedar desempleado, podemos decir que ser mujer
o indígena aumenta esta probabilidad en Lima Metropolitana y la reduce en el resto
urbano. Tomando en cuenta que la mayoría del empleo asalariado urbano se encuentra
en Lima este resultado no es tan sorprendente; un análisis por categoría ocupacional aclararía esta interrogante. Por otro lado, tanto los jóvenes como los trabajadores de 45 años
y más tienen una mayor probabilidad de pasar al desempleo en relación a mantenerlo.
El ser mujer o indígena aumenta la probabilidad de pasar a la inactividad en relación
a mantener el empleo en Lima Metropolitana, mientras que nuevamente se da el efecto
contrario en el resto urbano. En todos los casos el ser joven o el tener 45 años y más
aumenta la probabilidad de pasar a la inactividad en relación a mantener el empleo,
mientras que más años de educación reducen esta probabilidad. Asimismo, un mayor
ingreso no laboral reduce la probabilidad de pasar a la inactividad, si bien los efectos
marginales son muy pequeños.
La vulnerabilidad en la calidad del empleo afecta casi a los mismos grupos a nivel del
Perú urbano. Nuevamente son las mujeres y los jóvenes los más vulnerables a la caída en
la calidad de su empleo, mientras que esto no es claro para los trabajadores de 45 años a
más. En el caso de la etnicidad vemos que los trabajadores indígenas tienen una menor
probabilidad de una caída en la calidad de su empleo, en relación a los trabajadores
no indígenas. Nuevamente el tipo de ocupación que realizan podría ser una explicación, pero creemos que es necesario seguir trabajando este punto. Finalmente, un mayor
número de años de estudios, o un mayor ingreso no laboral, reducen la probabilidad de
una pérdida en la calidad del empleo.
Cecilia Garavito Masalías Vulnerabilidad en el empleo, género y etnicidad en el Perú 119
A partir de los resultados obtenidos, podemos dar algunas recomendaciones de política para reducir la vulnerabilidad en el empleo, y por lo tanto la probabilidad de una
caída en el bienestar de las familias.
En primer lugar hemos encontrado que más años de educación mantienen a los
individuos en la fuerza laboral aun cuando pierden su empleo, lo cual necesariamente
está ligado a sus ingresos potenciales. Una política educativa que asegure la permanencia
de los niños y jóvenes en el sistema escolar hasta haber culminado sus estudios es una
primera medida que se desprende de este trabajo.
En general, la capacitación de la fuerza laboral reduce su vulnerabilidad en el empleo.
Los programas de capacitación juvenil —analizados exhaustivamente en otros trabajos
académicos— tienen efectos positivos sobre los ingresos y la probabilidad de encontrar
empleo. Programas similares para los adultos, tanto de capacitación como de reentrenamiento, aumentarían sus ingresos esperados y los mantendrían en la fuerza laboral.
No es claro a partir de este trabajo cuál es el origen de la mayor vulnerabilidad de
las mujeres y de los trabajadores indígenas, pero sí es claro que existe un efecto negativo
sobre la probabilidad de pasar al desempleo o a la inactividad, para Lima Metropolitana,
no explicado por variables económicas. Políticas que den más voz a las mujeres y a los
indígenas, y de valoración de la diversidad salen del ámbito económico pero son necesarias para reducir la vulnerabilidad de las mujeres y de los trabajadores indígenas.
ANEXOS
Anexo 1: elaboración del panel 2004-200639
Estos son los filtros que se han llevado a cabo para elaborar el panel 2004-2006:
1. En primer lugar se ha seleccionado a los individuos panel, es decir, individuos que
respondieron la encuesta para los tres años.
2. En segundo lugar se ha trabajado solamente con los miembros del hogar, eliminando de la muestra a individuos que son trabajadores del hogar, u otros no
parientes y pensionistas.
3. Asimismo, solamente se trabaja con individuos que tienen de catorce años y más,
los cuales corresponden a la manera usual como se mide en el Perú a la población
urbana en edad de trabajar.
4. Asimismo, se ha eliminado de la muestra a los individuos que no contestan a la
pregunta sobre condición de empleo: ocupado, desocupado abierto, desocupado
oculto, e inactivo.
5. Se corrigió las inconsistencias encontradas en la variable sexo eliminando los casos.
39
Este anexo fue elaborado sobre la base del documento metodológico preparado por Carolina García,
asistente de investigación del proyecto.
120 Economía Vol. XXXIII, N° 66, 2010 / ISSN 0254-4415
6. Debido a inconsistencias en la variable edad, se eliminó de la muestra a los individuos que tenían mayor edad en 2004 que en 2005 y 2006; o mayor edad en 2005
que en 2006.
7. Al encontrarse inconsistencias en el nivel educativo, se ha corregido considerando
que el individuo en 2006 no puede tener un nivel educativo menor que en 2005
ni 2004.
8. Finalmente, se ha eliminado a los individuos panel con imputación hot deck,
debido a que se requiere información veraz de estos individuos, y este tipo de
imputación podría influir en la inconsistencia de las algunas variables.
9. Se corrigió las inconsistencias halladas en la variable lugar de nacimiento tomando
en cuenta la frecuencia con que se reporta el mismo lugar, y la persona que brinda
la información sobre el lugar de nacimiento del individuo.
Anexo 2: lista completa de distritos para el indicador de etnicidad
1. Lima-centro: los distritos de Barranco, Jesús María, La Molina, Lince, Magdalena, Miraflores, Pueblo Libre, San Borja, San Isidro, San Miguel, Santiago de
Surco y Surquillo.
2. Lima-periferia: la provincia del Callao y todos los distritos de Lima Metropolitana
no incluida en Lima – Centro: Cercado de Lima, Ancón, Ate, Breña, Carabayllo,
Chaclacayo, Chorrillos, Cieneguilla, Comas, El Agustino, Independencia, La
Victoria, Los Olivos, Lurigancho, Lurín, Pachacamac, Pucusana, Puente Piedra,
Punta Hermosa, Punta Negra, Rímac, San Bartolo, San de Lurigancho, San Juan
de Miraflores, San Luis, San Martín de Porres, Santa Anita, San María del Mar,
Santa Rosa, Villa el Salvador, Villa María del Triunfo.
3. Centro: los distritos que son capitales de provincias que son capital de la región
(excepto Lima y Callao): Chachapoyas, Huaraz, Abancay, Arequipa, Huamanga,
Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Ica, Junín, Trujillo, Chiclayo, Iquitos, Tambopata, Moquegua, Pasco, Piura, Puno, Moyobamba, Tacna, Tumbes, y
Ucayali.
4. Costa: todos los departamentos de la costa, menos el área de Lima Metropolitana
y los distritos del Centro: Tumbes, Piura, Lambayeque, La Libertad, Lima (sin
Lima Metropolitana), Ancash, Ica, Arequipa, Moquegua, y Tacna.
5. Andes del norte y centro: todos los departamentos de la Sierra norte y centro
menos los distritos del Centro: Cajamarca, Amazonas, Lambayeque, Huánuco,
Pasco, Junín.
6. Andes del sur: todos los departamentos de la Sierra sur menos los distritos del
Centro: Cusco, Puno, Arequipa, Apurímac, Huancavelica y Ayacucho.
7. Amazonía: todos los departamentos de la Selva menos los distritos del Centro:
Amazonas, Loreto, San Martín, Madre de Dios, y Ucayali.
Cecilia Garavito Masalías Vulnerabilidad en el empleo, género y etnicidad en el Perú 121
Anexo 3: Perú urbano – población por dominio geográfico
Indicador del empleo
Costa norte
Costa centro
Costa sur
Sierra norte
Sierra centro
Sierra sur
Selva
Lima Metropolitana
Total
Total - Porcentaje
2004
2005
2006
2823
15,67
1306
7,25
735
4,08
493
2,74
2227
12,36
2007
11,14
3432
19,05
4997
27,73
2660
14,67
1375
7,58
759
4,19
471
2,6
2352
12,97
1843
10,16
3466
19,11
5208
28,72
2926
15,29
1449
7,57
795
4,15
516
2,7
2298
12,01
2094
10,94
3573
18,67
5489
28,68
18 020
100
18 134
100
19 140
100
Fuente: INEI - ENAHO - Panel 2004 - 2006
Elaboración propia
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